基于GASA的RBF神经网络在木糖醇发酵过程测量中的应用  

Soft measurement for xylitol fermentation process based on the optimized RBF neural network

作　　者：林远艳[1] 王斌武[1] 陈乐庚[2] 

机构地区：[1]桂林航天工业高等专科学校,桂林541004 [2]桂林电子科技大学,桂林541004

出　　处：《制造业自动化》2009年第2期101-104,共4页Manufacturing Automation

基　　金：广西科技攻关项目[桂科攻0435005]

摘　　要：文章针对木糖醇发酵过程中关键参数在线测量难的问题,使用软测量技术来估算木糖醇的浓度和底物浓度。文中使用RBF网络作为软测量模型,采用均匀设计方法对RBF网络结构进行优化;并用遗传模拟退火算法(GASA)对RBF网络初始权值进行优化,将此优化RBF网络用于木糖醇发酵过程,实现了木糖醇浓度和底物浓度的间接实时测量。

关 键 词：软测量 RBF网络 GASA算法 发酵过程 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]